PythonとOpenCVを使ったESP32カメラのオブジェクト検出と識別

目次

1. はじめに
2. 準備
3. PythonとOpenCVのインストール
4. YOLOのインストール
5. esp32カメラモジュールの設定
6. プログラムのアップロード
7. ラズベリーパイでのテスト
8. Core I3ノートパソコンでのテスト
9. MSI Intel Core i7でのテスト
10. 鳥とゲートの検出と識別
11. 最終コードのテスト
12. まとめ

はじめに

このビデオは、Ultim365の協力によって提供されています。このビデオでは、PythonのOpenCVとYOLO V3を使用して、esp32カメラモジュールを使ったオブジェクト検出と識別を行います。さまざまなイメージ処理にはYOLO V3を使用します。テストは3つの異なるマシンで行い、その結果に驚かれるでしょう。まず、Raspberry Pi 4を使用してテストし、8GBのRAMを搭載しています。次に、Core I3のノートパソコンでテストし、最後に、MSI Intel Core i7を使用して、Nvidia g416GB GPUと16GBのRAMを搭載したマシンでテストします。このラップトップは、ビデオ編集とイメージ処理のために特別に購入しました。テストの後、特定のオブジェクトの検出と識別に使用する最終コードを共有します。例えば、鳥とゲートの検出時にアラートメッセージを送信したい場合、このビデオを見れば、他のすべてのオブジェクトは完全に無視されるようになります。私たちは検出できるオブジェクトの長いリストを持っていますので、このビデオを見た後は、すべてのオブジェクトを同時に検出することができるようになります。また、自分の選んだ1つまたは複数のオブジェクトを選択することもできます。これにより、素晴らしいイメージ処理プロジェクトを構築することができます。さあさっそく始めましょう。

PythonとOpenCVのインストール

まず、Pythonのインストールを行います。以下のリンクをコピーしてインターネットブラウザに貼り付けてください。ページをスクロールして、Windowsのx86-64実行可能インストーラーをダウンロードしてください。ダウンロードした実行ファイルをダブルクリックしてPythonをインストールし、チェックボックスにチェックを入れることをお忘れなく。Pythonがインストールされているかどうかを確認するには、コマンドプロンプトを開いて、"python --version"と入力してください。Python 3.6.1がインストールされていることが表示されるはずです。

次に、OpenCVをインストールします。コマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを入力してください。すでにインストールされていることが表示されるはずです。インストールは簡単ですので、特に困難な点はありません。

YOLOのインストール

次に、YOLOの設定を行います。以下のリンクをコピーしてインターネットブラウザに貼り付けてください。ページをスクロールして、YOLO v3-320のweightsとCFGファイルをダウンロードしてください。

次に、coco.namesファイルをコピーします。以下のリンクをコピーしてインターネットブラウザに貼り付け、全ての名前をコピーしてメモ帳に貼り付けます。ファイル名は"Coco.names"として保存し、拡張子の".txt"を削除してください。Coco.names、YOLO v3.cfg、YOLO v3.weightsファイルを、メインのプログラミングファイルと同じフォルダに保存しておいてください。これでYOLOのセットアップは完了です。

esp32カメラモジュールの設定

esp32カメラモジュールの設定を行います。esp32カメラモジュール内にプログラムをアップロードする必要があります。まず、electronicclinic.comからプログラムをダウンロードします。GitHubにアクセスして、「esp32cam.zip」をダウンロードします。

次に、Arduino IDEでライブラリを追加します。スケッチメニューを開き、ライブラリをインクルードし、"esp32cam.zip"を選択します。すでにライブラリを追加している場合は、ステップをスキップしてください。

私はesp32カメラ開発ボードを使用していますので、Arduinoを使用しなくともプログラムをアップロードできます。もし開発ボードを持っていない場合は、代わりにArduino Unoを使用してプログラムをアップロードできます。詳しい手順は、esp32カメラマリオの入門ビデオをご覧ください。

esp32カメラモジュールを開発ボードに挿入し、ラップトップまたはコンピュータに接続してください。

プログラムのアップロード

Ultim365のワークスペースをアクティブにし、Ultim365は、PCBデザインに困っている場合や、次の手順が不明な場合に役立つソリューションを提供します。あなたはわずかなクリックでプロジェクトを共有し、Ultimデザイナーやウェブ上の他のユーザーと共有することができ、コメントや設計点検のために特定のユーザーにフルアクセスを与えたり、編集を行うことができます。ウェブ上で行われた編集により、地理的に分散しているチームによる完全なグローバルなコラボレーションが可能になります。プロジェクトを共有する方法を紹介しましょう。プロジェクト名の上で右クリックし、共有を選択します。ユーザーのメールアドレスを入力し、ドロップダウンメニューから読み取りまたは書き込み権限を選択し、共有ボタンをクリックします。これだけ簡単です。Ultimデザイナー、Altium 365、およびOctopartのリンクを追加しました。Octopartは、世界最速の部品検索エンジンです。それではプロジェクトに戻りましょう。esp32カメラボードを選択し、通信ポートを確認し、アップロードボタンをクリックします。プログラムがアップロードされたことが表示されます。プログラムをアップロードした後は、esp32カメラモジュールを再起動してください。シリアルモニターを開き、esp32カメラモジュールが接続されるまで待ってください。IPアドレスをコピーし、PythonのOpenCVコードで使用します。electronicclinic.comからコードをダウンロードできます。IPアドレスを再度貼り付けます。シリアルモニターに戻り、異なる画像解像度（Low/High/Mid）のうち、必要なものを選択してください。余計なスペースがないことを確認し、プログラムを実行してください。ライブビデオストリーミングが行われているはずです。しかし、低い解像度を使用しているため、画像は良くないかもしれません。高い解像度を試してみましょう。画像が正常に表示されました。それで、esp32カメラモジュールはYOLO V3を使用したオブジェクト検出と識別に使用する準備が整いました。esp32カメラモジュールは画像処理を行いません。画像処理、オブジェクト検出、識別はラップトップやRaspberry Piで行います。それでは、次に進みましょう。

ラズベリーパイでのテスト

まず、Raspberry Piでテストします。Raspberry Pi 4は、すべてのオブジェクトを完璧に検出しますが、非常に遅いです。ですので、Raspberry Pi 4は画像処理には向いていません。もちろん、8GBバージョンのRaspberry Pi 4は非常に人気があります。ゲームをプレイすることもできますが、高度な画像処理には向いていません。外部のハードウェアを追加しない限り、高度な画像処理はできません。

Core I3ノートパソコンでのテスト

次に、Core I3のノートパソコンでテストします。ノートパソコンでの画像処理は、Raspberry Pi 4よりも優れていますが、それでも遅いです。もしCore I3のノートパソコンをお持ちでしたら、こんな感じの性能が期待できます。

MSI Intel Core i7でのテスト

次に、MSI Intel Core i7のテストを行います。このマシンでの画像処理は非常に印象的です。非常に高速ではありませんが、十分に使える性能です。これを使って将来の画像処理プロジェクトに利用することができます。

鳥とゲートの検出と識別

鳥とゲートの検出と識別についてテストコードをチェックします。coco.namesリストに記載されているすべてのオブジェクトを検出するコードですが、鳥とゲートの検出に特化しています。他のすべてのオブジェクトは無視されます。詳しい解説はelectronicclinic.comで読むことができます。私は5Vと3Aの電源供給装置と4セルのリチウムイオンバッテリーを使用して、esp32カメラモジュールを完全にポータブルにしました。鳥と子供の両方が検出された場合にアラートが生成されるようになっています。なぜ鳥と子供かというと、私の家ではこの特定のエリアが鳥のお気に入りスポットで、木に巣があります。ゲートが開くと鳥が鳴き始め、騒音を立てます。私のアイデアは、鳥が食べているときにゲートが開いた場合にアラートを受け取ることです。アラートを自分自身に送信するために、メールを使用することもできます。また、アラートを生成した後、ArduinoとGSMを使用して自分にSMSを送信することもできます。必要なアクションを取ることができます。他のオブジェクトにも同じ技術を使用することができ、高度なセキュリティシステムを作ることができます。何百万もの方法で使用することができます。今後のビデオでは、coco.namesリストにはない独自のオブジェクトのトレーニング方法について説明します。それでは、以上です。次回のエピソードをお楽しみに。お友達と共有してください。では、また次回にお会いしましょう。視聴ありがとうございました。

まとめ

このビデオでは、PythonのOpenCVとYOLO V3を使用して、esp32カメラモジュールを使ったオブジェクトの検出と識別について説明しました。サポートしていただけないでしょうか。さらに多くのビデオをご覧いただくため、Patreonで支援していただけるとうれしいです。今日のエピソードがお気に入りいただけましたら、お友達と共有してください。それでは、次回のエピソードでお会いしましょう。視聴ありがとうございました。

ハイライト

• PythonとOpenCVを使用して、esp32カメラモジュールを使ったオブジェクト検出と識別
• YOLO V3を使用して、異なるマシンでのテスト
• コアI3ノートパソコンやMSI Intel Core i7での画像処理のパフォーマンス比較
• 鳥とゲートの検出と識別についての詳細

FAQ

Q: どのようにして独自のオブジェクトをトレーニングできますか？ A: Coco.namesリストにないオブジェクトのトレーニング方法については、electronicclinic.comの記事をご覧ください。

Q: どのようにしてアラートメッセージを送信しますか？ A: メールまたはSMSを使用してアラートメッセージを送信することができます。詳細については、electronicclinic.comの記事をご覧ください。

Q: Raspberry Pi 4での画像処理は遅いですか？ A: はい、Raspberry Pi 4は画像処理には適していません。

Q: プログラムのアップロードにはArduinoが必要ですか？ A: esp32カメラモジュールを使用する場合、Arduinoを使用しなくてもプログラムのアップロードが可能です。ただし、Arduino Unoを使用する場合は、esp32カメラマリオの入門ビデオをご覧ください。

Q: プログラムが実行時にエラーが発生しました。どうすればいいですか？ A: プログラムが正常に実行されない場合は、electronicclinic.comの記事を参照してください。